Marktszenario 

Der AI -Chip -Markt hatte 2024 einen Wert von 39,27 Milliarden US -Dollar und wird im Prognosezeitraum 2025–2033 im Prognosezeitraum 2025–2033 bis 2033 die Marktbewertung von 501,97 Milliarden US -Dollar bei einem CAGR von 35,50% erreichen.

Die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (AI) -Kips steigt weltweit an, was auf das exponentielle Wachstum von AI -Anwendungen in allen Branchen zurückzuführen ist. Im Jahr 2024 erreichten die weltweiten Einheiten von AI-Chips 1,8 Milliarden, was auf einen robusten Anstieg des Vorjahres zurückzuführen war. Zu den wichtigsten Endbenutzern zählen Tech -Giganten wie Google, Amazon und Microsoft, die AI -Chips in Rechenzentren für Cloud -Computing, generative KI und maschinelles Lernen bereitstellen. Der Automobilsektor hat sich auch als bedeutender Mitwirkender entwickelt. Unternehmen wie Tesla und Nvidia integrieren KI -Chips in autonome Fahrzeuge. Die Gesundheitsbranche nutzt KI -Chips für medizinische Bildgebung und Drogenentdeckung, wobei Unternehmen wie Intel und AMD die Anklage anführen. Die Verbreitung von Edge -Computing -Geräten wie Smartphones und IoT -Geräten hat die Nachfrage nach KI -Chips weiter angeheizt, wobei Apple und Qualcomm an der Spitze stehen.

Die wichtigsten Anwendungen des KI -Chipmarktes sind über natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Robotik hinweg. Im Jahr 2024 machte allein die Einführung von KI -Chips in Rechenzentren 650 Millionen Einheiten aus, was auf die Notwendigkeit einer schnelleren und effizienteren Verarbeitung großer Datensätze zurückzuführen war. Die Spielebranche hat auch einen Anstieg der Nachfrage verzeichnet, wobei die Geforce RTX -Serie von NVIDIA weltweit über 12 Millionen Einheiten verkauft. Auf dem Markt verändert sich eine Verschiebung zu speziellen Chips, wie z. Der Aufstieg generativer KI-Modelle, wie das OpenAI-GPT-4, hat die Nachfrage nach Hochleistungs-AI-Chips weiter beschleunigt, wobei Openai Berichten zufolge über 100.000 GPUs für die Ausbildung seiner Modelle verwendet hat.

Zu den prominenten Akteuren auf dem KI -Chipmarkt zählen NVIDIA, Intel, AMD und Qualcomm, wobei NVIDIA das GPU -Segment dominiert. Die weltweite Nachfrage nach KI-Chips nimmt mit einem starken Fokus auf Energieeffizienz Gestalt an, da die Rechenzentren jährlich über 200 Terawattstunden Strom verbrauchen. Die asiatisch-pazifische Region hat sich als wichtiger Drehscheibe für die KI-Chipproduktion herausgestellt, wobei die Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) über 70% der weltweiten KI-Chips produziert. Zu den jüngsten Entwicklungen zählen die Einführung des Gaudi 3 AI Accelerators von Intel, der behauptet, einen Leistungsschub von 40% gegenüber seinem Vorgänger zu liefern. Der KI -Chip -Markt erlebt auch erhöhte Investitionen in Forschung und Entwicklung, wobei Unternehmen wie IBM und Samsung das neuromorphe Computing erforschen, was die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nachahmt. Da KI weiterhin jeden Aspekt der Technologie durchdringt, wird erwartet, dass die Nachfrage nach KI -Chips exponentiell wächst, was auf Fortschritte bei AI -Algorithmen und die Notwendigkeit von spezialisierten Hardware zurückzuführen ist. 

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Marktdynamik 

Fahrer: Verbreitung von KI-gesteuerten autonomen Fahrzeugen

Die Verbreitung von AI-gesteuerten autonomen Fahrzeugen ist ein wichtiger Treiber des KI-Chipmarktes. Tesla war an vorderster Front und integriert über 5.000 AI-Chips pro Fahrzeug in sein FSD-System (Self-Drispiving). Die Nachfrage nach KI -Chips im Automobilsektor ist gestiegen, wobei im Jahr 2024 in autonomen Fahrzeugen weltweit über 30 Millionen KI -Chips eingesetzt werden. Unternehmen wie Nvidia und Mobilee machen ebenfalls erhebliche Fortschritte, wobei die Orin -Chips von NVIDIA in über 10 Millionen Fahrzeugen weltweit eingesetzt werden . Die zunehmende Komplexität autonomer Fahralgorithmen, die eine Echtzeitverarbeitung großer Mengen an Sensordaten erfordern, befördert den Bedarf an Hochleistungs-AI-Chips. Die Verschiebung der Automotive -Industrie in Richtung Level 4 und Level 5 wird diesen Trend weiter beschleunigt, wobei KI -Chips zu einer kritischen Komponente für die vollständige Autonomie werden.

Der Aufstieg von AI-gesteuerten autonomen Fahrzeugen treibt auch die Innovation im AI-Chip-Design vor. Zum Beispiel ist Teslas Dojo AI -Chip speziell für die Schulung autonomer Fahrmodelle mit einer Verarbeitungskapazität von über 1 Exaflop konzipiert. Die Nachfrage nach AI -Chip -Markt im Automobilsektor wird voraussichtlich exponentiell wachsen. Bis 2026 werden über 50 Millionen AI -Chips prognostiziert, die in autonomen Fahrzeugen eingesetzt werden. Erfordern Sie fortschrittliche KI -Systeme für Batteriemanagement und Energieoptimierung. Unternehmen wie Nvidia und Qualcomm investieren stark in die Entwicklung von KI -Chips, die auf den Automobilsektor zugeschnitten sind, wobei die Drive -Plattform von NVIDIA von über 20 Autoherstellern weltweit genutzt wird. Die Integration von AI-Chips in autonome Fahrzeuge verbessert nicht nur die Sicherheit, sondern ermöglicht auch neue Funktionen wie prädiktive Wartung und personalisierte Erlebnisse im Auto. Die wachsende Nachfrage nach KI -Chips im Automobilsektor führt auch die Kooperationen zwischen Chipherstellern und Autoherstellern auf dem KI -Chipmarkt. Teslas Partnerschaft mit Samsung für die Produktion seiner AI -Chips ist ein Paradebeispiel. Der Vorstoß der Automobilindustrie in Richtung verbundener und autonomer Fahrzeuge wird voraussichtlich bis 2033 einen Markt für 50 Milliarden US -Dollar für KI -Chips schaffen. 

Trend: Verschiebung in Richtung spezialisierter KI -Chips für generative KI

Die Verschiebung in Richtung spezialisierter KI -Chips für generative KI ist ein herausragender Trend, der den KI -Chipmarkt prägt. OpenAIs GPT-4 zum Beispiel erforderte über 100.000 GPUs für das Training, wobei die Notwendigkeit spezieller Hardware hervorgehoben wurde. Unternehmen wie Google und Tesla entwickeln kundenspezifische KI -Chips wie die TPUS (Google Tensor Processing Units) und die DOJO -Chips von Tesla, die für bestimmte KI -Workloads optimiert sind. Die Nachfrage nach spezialisierten KI -Chips wird durch die zunehmende Komplexität generativer KI -Modelle angetrieben, die eine massive Rechenleistung erfordern. Der Aufstieg generativer KI-Anwendungen wie Textgenerierung, Bildsynthese und Videoerstellung fördert die Notwendigkeit von AI-Chips, die die Datenverarbeitung und das Modell von großem Maßstab behandeln können.

Die Entwicklung spezialisierter KI -Chips ermöglicht auch eine schnellere und effizientere Ausbildung generativer KI -Modelle. So kann beispielsweise die TPUs von Google über 100 Petaflops von Daten verarbeiten und sie ideal für die Schulung von KI-Modellen in großem Maßstab machen. Die zunehmende Einführung generativer KI in Branchen wie Unterhaltung, Marketing und Gesundheitsversorgung treibt die Nachfrage nach spezialisiertem KI -Chip -Markt weiter vor. Unternehmen wie Nvidia und AMD investieren auch in die Entwicklung von KI -Chips, die auf generative KI zugeschnitten sind, wobei die A100 GPU von NVIDIA in über 50% der generativen AI -Anwendungen weltweit verwendet wird. Die wachsende Beliebtheit von Inhalten von AI-generierten Inhalten wie DeepFakes und virtuelle Influencer trägt ebenfalls zur Nachfrage nach spezialisierten KI-Chips bei, da diese Anwendungen für die Echtzeitverarbeitung leistungsstarke Hardware erfordern.

Die Verschiebung in Richtung spezialisierter KI -Chips treibt auch die Innovation in der AI -Chiparchitektur vor. Unternehmen wie IBM und Intel untersuchen das neuromorphe Computer, das die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nachahmt, um KI -Chips zu entwickeln, die für generative KI optimiert wurden. 

Herausforderung: Erhöhung der Komplexität von AI -Algorithmen

Die zunehmende Komplexität von AI -Algorithmen ist eine bedeutende Herausforderung auf dem KI -Chipmarkt. Fortgeschrittene KI-Modelle wie das GPT-4 von OpenAI erfordern über 100.000 GPUs für das Training, wodurch die Rechenanforderungen moderner KI-Algorithmen hervorgehoben werden. Die Entwicklung von AI -Chips, die mit diesen komplexen Algorithmen umgehen können, wird immer schwieriger, da KI -Modelle eine massive Rechenleistung und Speicherbandbreite erfordern. Die zunehmende Komplexität von AI -Algorithmen treibt auch die Kosten für die Entwicklung von AI -Chips an, wobei Unternehmen wie NVIDIA und AMD Milliarden in F & E investieren, um mit der Nachfrage Schritt zu halten. Die Notwendigkeit von AI-Chips, um große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, erschwert den Entwurfs- und Herstellungsprozess weiter.

Die Herausforderung, KI -Chips für komplexe Algorithmen zu entwickeln, besteht auch darin, die Innovation in der KI -Chiparchitektur auf dem globalen KI -Chipmarkt voranzutreiben. Unternehmen wie IBM und Intel untersuchen neuromorphe Computing, das die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nachahmt, um KI -Chips zu entwickeln, die für komplexe KI -Workloads optimiert sind. Die zunehmende Komplexität von AI -Algorithmen treibt auch die Notwendigkeit von AI -Chips mit höherer Speicherbandbreite und Verarbeitungsleistung vor. Die Entwicklung von AI-Chips, die komplexe Algorithmen abwickeln können, wird immer kritischer, da KI-Modelle in Echtzeitanwendungen wie autonomen Fahrzeugen und Gesundheitswesen eingesetzt werden. Die wachsende Nachfrage nach KI -Chips, die für komplexe Algorithmen optimiert sind, ist die Umgestaltung des KI -Chipmarktes, wobei Unternehmen wie Nvidia, AMD und IBM die Anklage anführen.

Die zunehmende Komplexität von AI -Algorithmen führt auch die Zusammenarbeit zwischen ChIP -Herstellern und KI -Entwicklern. Unternehmen wie Google und OpenAI arbeiten eng mit den ChIP -Herstellern auf dem KI -Chip -Markt zusammen, um KI -Chips zu entwickeln, die für ihre spezifischen KI -Modelle optimiert sind. Die Herausforderung, KI -Chips für komplexe Algorithmen zu entwickeln, besteht auch darin, spezialisierte Hardware wie die Tensor -Verarbeitungseinheiten (TPUs) von Google und Teslas Dojo -Chips zu erfordern. Die zunehmende Komplexität von AI-Algorithmen treibt auch die Notwendigkeit von AI-Chips mit höherer Energieeffizienz vor, da die Rechenzentren jährlich über 200 Terawattstunden Strom verbrauchen. Die wachsende Nachfrage nach KI -Chips, die komplexe Algorithmen abwickeln können, besteht darin, den AI -Chip -Markt zu verändern, wobei Unternehmen wie Nvidia, AMD und IBM die Anklage anführen.

Segmentanalyse 

Nach Typ 

Die GPUs haben sich als die bekannteste Art von AI -Chip -Markt entwickelt, die über 30% des Marktanteils beherrscht. Diese Dominanz wird durch ihre beispiellosen parallelen Verarbeitungsfähigkeiten angetrieben, die für das Training und das Ausführen komplexer KI -Modelle unerlässlich sind. GPUs können gleichzeitig Tausende von Berechnungen bewältigen und sie ideal für Deep -Lern -Aufgaben machen. Die weltweite Nachfrage nach GPUs ist aufgrund des exponentiellen Wachstums der AI -Anwendungen gestiegen, wobei allein Rechenzentren jährlich über 1,5 Millionen GPUs konsumiert werden. Zu den wichtigsten Endbenutzern zählen Cloud-Service-Anbieter, Forschungsinstitutionen und Unternehmen, die KI-gesteuerte Lösungen bereitstellen. Dabei hat sich das jährliche Angebot an GPUs bemüht, mit der Nachfrage Schritt zu halten, was zu einer erweiterten Lücke führt. 

Im Jahr 2023 meldete NVIDIA, der führende GPU -Anbieter, über einen Anstieg des GPU -Umsatzes um 409%, doch die Mangel an Mangel. Andere wichtige Anbieter auf dem KI -Chip -Markt wie AMD und Intel erhöhen die Produktion, aber die fortschrittliche Architektur- und Software -Ökosysteme von NVIDIA verleihen ihm einen Wettbewerbsvorteil. Das Unternehmen hat über 10 Milliarden US -Dollar in F & E investiert, um die GPU -Leistung und -Effizienz zu verbessern und seine Marktposition weiter zu festigen. Die Lücke zwischen Nachfrage und Angebot wird durch die schnelle Einführung von generativer KI verschärft, was eine massive Rechenleistung erfordert. Zum Beispiel kann das Training eines einzelnen großsprachigen Modells über 10.000 GPUs konsumieren. Dies hat zu einem Auftragsbestand geführt, wobei einige Unternehmen bis zu sechs Monate auf GPU -Lieferungen warten. NVIDIA hat seine Produktionskapazität erhöht, mit Plänen, bis 2025 über 2 Millionen GPUs pro Jahr zu produzieren.

Durch Technologie 

Die System-on-Chip-Technologie (SOC) hat über 35% des KI-Chip-Marktes gesichert, was auf die Fähigkeit zurückzuführen ist, mehrere Komponenten in einen einzelnen Chip zu integrieren, den Stromverbrauch zu verringern und die Effizienz zu verbessern. SOCs eignen sich besonders gut für Edge-AI-Anwendungen, bei denen Kompaktheit und geringem Stromverbrauch von entscheidender Bedeutung sind. Die weltweite Nachfrage nach SoCs ist mit über 500 Millionen Einheiten pro Jahr gestiegen, hauptsächlich für Smartphones , IoT -Geräte und autonome Fahrzeuge. SOCS übertrifft andere Technologien auf dem KI-Chip-Markt aufgrund ihrer Vielseitigkeit und Kosteneffizienz. Sie können eine breite Palette von Aufgaben übernehmen, von der Bilderkennung bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache, wodurch sie ideal für verschiedene KI -Anwendungen sind. Zum Beispiel locken Snapdragon Socs von Qualcomm weltweit über 1 Milliarde Geräte, die KI -Funktionen zu einem Bruchteil der Kosten für traditionelle GPUs anbieten. Dies hat SoCs zur bevorzugten Wahl für Hersteller von Unterhaltungselektronik gemacht, die bei geringem Stromverbrauch eine hohe Leistung benötigen.

Die Dominanz der SOC -Technologie wird durch ihre Anpassungsfähigkeit an aufkommende KI -Trends weiter verstärkt. Zum Beispiel werden SoCs zunehmend in KI-angetriebenen Wearables verwendet, wobei die Sendungen bis 2025 voraussichtlich 200 Millionen Einheiten überschreiten. Unternehmen wie Apple und Samsung investieren stark in die SoC-Entwicklung, wobei die A-Series-Chips von Apple über 1,5 Milliarden iPhones weltweit betrieben werden. Die Fähigkeit, KI-Beschleuniger direkt in SOCS zu integrieren, hat ihre Einführung in Automobilanwendungen auch dazu gebracht, bei denen über 50 Millionen AI-fähige Fahrzeuge bis 2030 erwartet werden.

Nach Branche 

Die IT- und Telekommunikationsbranche hat sich als größter Verbraucher des AI -Chip -Marktes entwickelt und macht über 30% des Umsatzes des Marktes aus. Dies wird durch die zunehmende Einführung von KI bei Netzwerkoptimierung, Cybersicherheit und Kundenservice angetrieben. Zum Beispiel stellen Telekommunikationsbetreiber AI-betriebene Lösungen ein, um weltweit über 1 Milliarde angeschlossene Geräte zu verwalten, wobei jährlich über 500.000 AI-Chips erforderlich sind. 5G- weiter angeheizt , für die erweiterte AI-Algorithmen für die Echtzeitdatenverarbeitung erforderlich sind. Zu den wichtigsten Anwendungen, die die KI -Chip -Nachfrage in der IT- und Telekommunikationsbranche steuern, gehören das Netzwerkverkehrsmanagement, die Betrugserkennung und die Vorhersagewartung. Beispielsweise können KI-betriebene Netzwerkoptimierungstools die Latenz um bis zu 50%verringern und die Leistung von 5G-Netzwerken verbessern. Dies hat zu einem Anstieg der Nachfrage nach KI -Chips geführt, wobei jährlich über 200.000 Einheiten allein für 5G -Infrastruktur versendet wurden. Unternehmen wie Huawei und Ericsson investieren stark in KI-gesteuerte Lösungen, wobei Huawei Ascend AI-Chips weltweit über 1 Million 5G-Basisstationen betrieben.

Die wachsende Komplexität der IT -Infrastruktur treibt auch die Nachfrage nach KI -Chips vor. Beispielsweise stellen Rechenzentren KI-betriebene Lösungen ein, um täglich über 100 Exabyte Daten zu verwalten, wobei jährlich über 1 Million AI-Chips erforderlich sind. Dies hat zu einem Auftragsbestand geführt, bei dem Unternehmen wie Nvidia und AMD Schwierigkeiten haben, die Nachfrage zu befriedigen. Die zunehmende Einführung von KI in der Cybersicherheit, bei der jährlich über 1 Milliarde Cyberangriffe festgestellt werden, steigert die Nachfrage nach AI -Chips weiter. Die IT- und Telekommunikationsindustrie wird voraussichtlich bis 2025 jährlich über 2 Millionen AI-Chips verbrauchen, was auf die Notwendigkeit fortschrittlicher KI-gesteuerter Lösungen zurückzuführen ist.

Auf Antrag 

Derzeit hält Computer Vision einen Marktanteil von über 38%. Das Segment für natürliche Sprachverarbeitung wird jedoch in den kommenden Jahren am schnellsten CAGR wachsen, was hauptsächlich durch die rasche Einführung generativer KI -Modelle wie GPT und Bert angetrieben wird. Diese Modelle erfordern massive Rechenressourcen, wobei ein einzelnes GPT-3-Modell über 1.000 GPUs und 10.000 CPU-Stunden trainiert. Zu den wichtigsten Verbrauchern von AI -Chips für NLP gehören Tech -Riesen wie Google, Microsoft und OpenAI, die diese Modelle in Suchmaschinen, virtuellen Assistenten und Tools für die Erzeugung von Inhalten bereitstellen. Darüber hinaus hat der Anstieg der generativen KI die Nachfrage nach KI -Chips in NLP erheblich gesteigert. Zum Beispiel erfordert das GPT-4-Modell von OpenAI über 100.000 GPUs für das Training, was zu einem Rückstand von Bestellungen von Cloud-Anbietern führt. Das Gesamtauftragsvolumen für NLP -Anwendungen hat jährlich 500.000 GPUs überschritten, wobei Unternehmen wie NVIDIA und AMD Schwierigkeiten haben, die Nachfrage zu befriedigen. Dies hat die Entwicklung von speziellen KI -Chips wie dem TPUs von Google angetrieben, die für NLP -Aufgaben optimiert sind und eine bis zu 10 -fache schnellere Verarbeitung bieten als herkömmliche GPUs.

Das schnellste Wachstum des NLP auf dem KI -Chip -Markt wird durch die zunehmende Komplexität von Sprachmodellen weiter angeheizt. Zum Beispiel hat GPT-4 über 1 Billionen Parameter, wobei über 1 Exaflop Rechenleistung für das Training erforderlich ist. Dies hat zu einem Anstieg der Nachfrage nach Hochleistungs-AI-Chips geführt, wobei der A100-GPUs von NVIDIA die bevorzugte Wahl für NLP-Workloads ist. Das Unternehmen hat weltweit über 100.000 A100 GPUs an Rechenzentren geschickt, doch die Nachfrage übersteigt das Angebot weiter. Die wachsende Einführung von AI-betriebenen Chatbots und virtuellen Assistenten, die bis 2030 voraussichtlich 10 Milliarden Benutzer überschreiten sollen, wird die Nachfrage nach KI-Chips in NLP weiter vorantreiben.

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Regionale Analyse 

Nordamerika dominiert den KI -Chip -Markt mit einem Marktanteil von über 40%, der von der Anwesenheit führender Technologieunternehmen und eines robusten Innovations -Ökosystems zurückzuführen ist. Allein die USA tragen über 80% zum Umsatz der Region bei, wobei Unternehmen wie Nvidia, Intel und AMD die Anklage anführen. Nvidia, der Marktführer, meldete 2024 einen Umsatz von über 60 Milliarden US -Dollar, was auf die steigende Nachfrage nach AI -Chips zurückzuführen ist. Die USA beherbergen über 50% der KI -Startups der Welt und schaffen einen fruchtbaren Boden für die Entwicklung und Einführung von AI -Chips. Die Dominanz der USA auf dem KI -Chip -Markt wird durch ihre Führung in der KI -Forschung und -entwicklung weiter verstärkt. Zum Beispiel macht die USA über 60% der globalen KI -Patente aus, und Unternehmen wie Google und Microsoft investieren jährlich über 20 Milliarden US -Dollar in AI -Forschung. Dies hat zur Entwicklung von hochmodernen KI-Chips wie TPUs von Google und Nvidia A100 GPUs geführt, die in Rechenzentren weltweit weit verbreitet sind. Die USA profitieren auch von einer starken Semiconductor -Produktionsbasis, wobei über 50% der weltweiten Halbleiterproduktionskapazität im Land.

Die wachsende Einführung von KI in verschiedenen Branchen treibt die Nachfrage nach KI -Chips in Nordamerika vor. Zum Beispiel setzt der Gesundheitssektor AI-betriebene Lösungen ein, um jährlich über 1 Milliarde medizinische Bilder zu analysieren, wobei über 100.000 AI-Chips erforderlich sind. Die Automobilindustrie ist auch ein wichtiger Verbraucher auf dem KI-Chip-Markt. Über 10 Millionen AI-fähige Fahrzeuge werden voraussichtlich bis 2030 auf US Rechenleistung steigert die Nachfrage nach KI -Chips weiter. Nordamerika wird voraussichtlich der dominierende Marktspieler auf dem Markt bleiben, wobei bis 2025 jährlich über 2 Millionen KI -Chips versendet werden.

Jüngste Entwicklungen im KI -Chipmarkt

• Im Januar 2024 kündigte Synopsys eine Übernahme von ANSYS in Höhe von 35 Milliarden US -Dollar an, um die Design- und Simulationsfunktionen in der Halbleiterindustrie zu verbessern.
• Im April 2024 erwarb NVIDIA Run: AI, ein Anbieter der israelischen Orchestrierungssoftware für einen gemeldeten 700 Millionen US -Dollar, um das KI -Workload -Management auf verschiedenen Plattformen zu vereinfachen.
• Im Juni 2024 sammelte geätzt.ai 120 Millionen US -Dollar in einer Runde der Serie A, angeführt von primären Venture -Partnern und einer positiven Summe, um Chips zu entwickeln, die KI -Modelle schneller und billiger als GPUs ausführen können.
• Im August 2024 sammelte GREQ, ein AI -Semiconductor- und Software -Startup, in einer von BlackRock angeführten Serie -D -Runde 640 Millionen US -Dollar und bewertete das Unternehmen mit über 3 Milliarden US -Dollar.
• Im September 2024 erweiterten Intel und Amazon Web Services (AWS) ihre strategische Zusammenarbeit mit einem mehrjährigen, milliardenschweren Rahmen, um in benutzerdefinierten Chip-Designs für KI-Anwendungen mitzumachen.
• Im Oktober 2024 sammelte Lightmatter, ein Startup mit photonischem Computer, eine Runde der Serie D in Höhe von 400 Millionen US -Dollar, die von T. Rowe Price geführt wurde und das Unternehmen mit 4,4 Milliarden US -Dollar bewertete.
• Im November 2024 kündigte Amazon, einer der wichtigsten Verbraucher auf dem KI -Chip -Markt, eine zusätzliche Investition von 4 Milliarden US -Dollar in AI -Startup -Anthropic an, wodurch AWS zu seinem primären KI -Trainingspartner gemacht wurde.
• Im November 2024 sammelte Enfabrica, ein KI -Networking -Chip -Startup, in einer von Spark Capital angeführten Serie C 115 Millionen US -Dollar, um die Einführung seines Supernischen ACF -Chips zu beschleunigen.
• Im Dezember 2024 sicherte sich Tenstorrent in seiner Finanzierungsrunde der Serie D über 693 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 2 Milliarden US-Dollar, angeführt von Samsung Securities und AFW Partner.
• Im Dezember 2024 kündigte die Biden-Harris-Administration einen Chips-Incentives-Preis an SK Hynix an, der direkte Mittel für bis zu 458 Millionen US-Dollar an direkte Finanzmittel zur Unterstützung einer Investition von 3,87 Milliarden US-Dollar in AI-Chip-Produktionsanlagen in Indiana gewährt.

Top -Unternehmen auf dem KI -Chipsmarkt

• AMD
• TSMC
• Google
• IBM
• Nvidia
• Microsoft
• Intel
• Huawei
• Qualcomm
• AWS
• Andere prominente Spieler

Überblick über die Marktsegmentierung:

Nach Chip -Typ

• GPU
• ASIC
• FPGA
• CPU
• Andere

Durch Technologie

• System-on-Chip (SOC)
• System-in-Package (SIP)
• Multi-Chip-Modul (MCM)
• Andere

Auf Antrag

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Computer Vision
• Robotik
• Netzwerksicherheit
• Andere

Nach Branche

• Gesundheitspflege
• Automobil
• Unterhaltungselektronik
• Einzelhandel und E-Commerce
• BFSI
• IT und Telekommunikation
• Regierung und Verteidigung
• Andere

Nach Region 

• Nordamerika
  • Die USA
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Westeuropa
    • Großbritannien
    • Deutschland
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Restliches Westeuropa
  • Osteuropa
    • Polen
    • Russland
    • Restliches Osteuropa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien und Neuseeland
  • Südkorea
  • Rest des asiatisch-pazifischen Raums
• Naher Osten und Afrika
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • Vereinigte Arabische Emirate
  • Rest von MEA
• Südamerika
  • Argentinien
  • Brasilien
  • Rest von Südamerika